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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이상일
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 숙명여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수19
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본 연구의 목적은 프로농구(KBL)에 대한 빅데이터 분석을 통하여 현재 관람객들이 인식하고 있는 프로농구에 대하여 알아보고, 그것을 토대로 프로농구 발전 방안을 모색하는데 있다.
이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 검색 키워드를 프로농구와 KBL로 선정하였다. 데이터 수집은 2017년 5월 3일부터 2017년 10월 13일까지를 준비기로, 2017년 10월 14일부터 2018년 4월 18일까지를 시즌기로 보고 빅데이터 소프트웨어인 텍스톰 프로그램을 이용하여 네이버 블로그와 카페에서 텍스트 데이터를 수집하였다. 텍스트 마이닝 분석에서는 빈도분석과 TF-IDF 분석을 통하여 프로농구 관련 중요 키워드를 알아보았다. 또한 의미연결망 분석에서는 일원모드 네트워크 분석 및 이원모드 네트워크 분석을 통하여 프로농구 키워드를 군집화하고 프로농구 키워드와 감성 간의 연결 관계를 UCINET으로 시각화하여 파악하였다.
위와 같은 분석을 통하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 데이터 수집 결과 준비기에 수집된 버즈의 양(15,432건)이 시즌기에 수집된 버즈의 양(24,000건)보다 훨씬 적음을 알 수 있었다. 둘째, 데이터 마이닝 분석 결과 준비기와 시즌기는 다른 양상을 보였으며, 시즌기와 전체기간은 비슷한 양상을 보였다. 공통적으로 구단 이름이 상위권에 올라와 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 의미연결망 분석 중 일원모드 네트워크 분석 결과 준비기, 시즌기, 전체 기간 모두 8개의 군집으로 묶였으며, 그 군집의 성격을 비교했을 때 준비기는 시즌기, 전체 기간과 다른 양상을 보였으며, 시즌기와 전체 기간은 비슷한 양상을 보였다. 넷째, 의미연결망 분석 중 이원모드 네트워크 분석 결과 준비기에서 중립 감성은 이정현, 선수, 심판과, 긍정 감성은 연봉, 선수, 서장훈과, 부정 감성은 심판, 이정현과 유대관계가 높은 것으로 도출되었다. 시즌기에서 중립 감성은 심판, 신장제한, 용병과, 긍정 감성은 가드, 선수, 치어리더와, 부정 감성은 심판, 신장제한, 용병과 높은 상관으로 도출되었다. 마지막으로 전체 기간에서 중립 감성은 심판, 신장제한, 용병과, 긍정 감성은 가드, 선수와, 부정 감성은 심판, 신장제한, 용병과 높은 상관으로 도출되었다.
이상의 결과를 토대로 프로농구의 발전 방안을 다음과 같이 제시하고자 한다. 첫째, 긍정 감성 요인의 개발이다. 선수를 활용한 스타플레이어의 발굴과 활용, 은퇴선수의 활용, 미디어의 활용, 그리고 사회공헌활동의 확대를 발전 방안으로 제시하였다. 둘째, 부정 감성 요인의 개선으로 심판 판정과 외국인 선수 제도를 선정하였다. 심판 판정에서는 심판 시스템 운영 체계화와 비디오 판독 제도 확립을 발전 방안으로 제시하고자 한다. 또한 외국인 선수 제도의 경우 팬 위원회의 결성을 발전 방안으로 제안하였다. 셋째, 그 외의 발전 방안으로 농구협회의 통합, 연고지-팀 간 마케팅 협력, KBL CI(Corporate Identity) 변경을 제안하고자 한다.
이러한 연구 목적을 달성하기 위하여 검색 키워드를 프로농구와 KBL로 선정하였다. 데이터 수집은 2017년 5월 3일부터 2017년 10월 13일까지를 준비기로, 2017년 10월 14일부터 2018년 4월 18일까지를 시즌기로 보고 빅데이터 소프트웨어인 텍스톰 프로그램을 이용하여 네이버 블로그와 카페에서 텍스트 데이터를 수집하였다. 텍스트 마이닝 분석에서는 빈도분석과 TF-IDF 분석을 통하여 프로농구 관련 중요 키워드를 알아보았다. 또한 의미연결망 분석에서는 일원모드 네트워크 분석 및 이원모드 네트워크 분석을 통하여 프로농구 키워드를 군집화하고 프로농구 키워드와 감성 간의 연결 관계를 UCINET으로 시각화하여 파악하였다.
위와 같은 분석을 통하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 데이터 수집 결과 준비기에 수집된 버즈의 양(15,432건)이 시즌기에 수집된 버즈의 양(24,000건)보다 훨씬 적음을 알 수 있었다. 둘째, 데이터 마이닝 분석 결과 준비기와 시즌기는 다른 양상을 보였으며, 시즌기와 전체기간은 비슷한 양상을 보였다. 공통적으로 구단 이름이 상위권에 올라와 있음을 확인할 수 있었다. 셋째, 의미연결망 분석 중 일원모드 네트워크 분석 결과 준비기, 시즌기, 전체 기간 모두 8개의 군집으로 묶였으며, 그 군집의 성격을 비교했을 때 준비기는 시즌기, 전체 기간과 다른 양상을 보였으며, 시즌기와 전체 기간은 비슷한 양상을 보였다. 넷째, 의미연결망 분석 중 이원모드 네트워크 분석 결과 준비기에서 중립 감성은 이정현, 선수, 심판과, 긍정 감성은 연봉, 선수, 서장훈과, 부정 감성은 심판, 이정현과 유대관계가 높은 것으로 도출되었다. 시즌기에서 중립 감성은 심판, 신장제한, 용병과, 긍정 감성은 가드, 선수, 치어리더와, 부정 감성은 심판, 신장제한, 용병과 높은 상관으로 도출되었다. 마지막으로 전체 기간에서 중립 감성은 심판, 신장제한, 용병과, 긍정 감성은 가드, 선수와, 부정 감성은 심판, 신장제한, 용병과 높은 상관으로 도출되었다.
이상의 결과를 토대로 프로농구의 발전 방안을 다음과 같이 제시하고자 한다. 첫째, 긍정 감성 요인의 개발이다. 선수를 활용한 스타플레이어의 발굴과 활용, 은퇴선수의 활용, 미디어의 활용, 그리고 사회공헌활동의 확대를 발전 방안으로 제시하였다. 둘째, 부정 감성 요인의 개선으로 심판 판정과 외국인 선수 제도를 선정하였다. 심판 판정에서는 심판 시스템 운영 체계화와 비디오 판독 제도 확립을 발전 방안으로 제시하고자 한다. 또한 외국인 선수 제도의 경우 팬 위원회의 결성을 발전 방안으로 제안하였다. 셋째, 그 외의 발전 방안으로 농구협회의 통합, 연고지-팀 간 마케팅 협력, KBL CI(Corporate Identity) 변경을 제안하고자 한다.
목차
Ⅰ. 서론 = 11. 연구의 필요성 = 12. 연구 목적 = 53. 연구의 제한점 = 5Ⅱ. 이론적 배경 = 71. 프로농구에 관한 고찰 = 71) 프로농구 현황 = 72) 프로농구 관련 선행연구 = 92. 빅데이터 = 111) 빅데이터의 정의 = 112) 빅데이터와 소셜미디어 분석 = 143) 빅데이터 분석 선행연구 = 173. 텍스트 분석 주요 방법 = 211) 텍스트 분석 주요 기법 = 222) 텍스트 마이닝 분석 방법 = 253) 의미연결망 분석 방법 = 27Ⅲ. 연구 방법 = 321. 연구 절차 = 322. 데이터 수집 대상 선정 = 343. 빅데이터 분석 도구 선정 = 361) 텍스톰 = 362) UCINET = 364. 데이터 수집 및 추출 = 375. 텍스트 마이닝 분석 방법 = 386. 의미연결망 분석 방법 = 39Ⅳ. 연구 결과 = 411. 데이터 수집 결과 = 412. 프로농구 키워드 분석 = 421) 키워드 빈도분석 및 TF-IDF 수치 결과 = 423. 의미연결망 분석 결과 = 511) 일원모드 네트워크 분석 결과 = 512) 이원모드 네트워크 분석 결과 = 56Ⅴ. 논의 = 651. 데이터 수집 결과 분석프로농구 키워드 분석 = 652. 프로농구 키워드 분석 = 663. 의미연결망 분석 = 691) 일원모드 네트워크 분석 = 692) 이원모드 네트워크 분석 = 743. 프로농구 발전 방안 = 791) 긍정 감성 요인의 개발 = 792) 부정 감성 요인의 개선 = 893) 그 외 발전 방안 = 94Ⅵ. 결론 및 제언 = 1001. 결론 = 1002. 제언 = 102참고문헌 = 103ABSTRACT = 119
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